Data Mining: todo lo que debes saber sobre minería de datos

Una de las partes más interesantes del procesamiento de datos para las empresas es obtener información que nos permita realizar predicciones. Por ejemplo, una compañía podría saber con antelación cuál será el comportamiento de sus clientes ante un cambio de precio. Para eso se necesita detectar patrones, reglas o tendencias dentro de un conjunto grande datos. Es lo que se conoce como data mining o minería de datos.

Para conseguir localizar estas correlaciones en los datos, el data mining no trabaja con muestras de información sino que usa algoritmos y sistemas automatizados capaces de detectar anomalías en una gran cantidad de datos que llegan de manera masiva. En muchas ocasiones los patrones pueden estar tan ocultos que son muy difíciles de detectar con una revisión simple.

La minería de datos se ha convertido en un proceso esencial para quienes aplican la inteligencia empresarial (bussines intelligence) a sus negocios. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la estadística se combinan para realizar una limpieza de los datos dejando a un lado la información superflúa y obteniendo un conocimiento que ayuda a la toma de decisiones en las empresas.

Cómo es el proceso del data mining

La minería de datos, como ya se ha dicho, sirve para detectar patrones dentro de una gran cantidad de infromación. De esta manera se consigue saber cuál es el comportamiento de los datos en determinadas situaciones lo que permite establecer previsiones. Para conseguirlo hay que realizar un proceso que sigue los pasos que se explican a continuación y que deben ser aplicados por los científicos de datos.

Definición del objetivo

En un momento inicial en el que se debe establecer cuál es la situación de la empresa, su estrategia de negocio y los posibles problemas a los que se le quiere dar solución. Es muy importante dedicarle el tiempo necesario a este paso ya que determinará todo el proceso posterior.

Preparación de los datos

Una vez establecido el objetivo se debe establecer el conjunto de datos que serán de utilidad para resolver el problema. Será necesario realizar una limpieza de la información eliminando los valores duplicados o los que resultan atípicos. La idea es detectar aquellos indicadores que funcionen como predictores con los que se pueda establecer un modelo.

Elaboración de modelos y detección de patrones

Para esta parte del proceso se puede usar el aprendizaje supervisado o no supervisado. En el primer caso los datos de entrada reciben una etiqueta y son clasificados según el modelo establecido. En el segundo, lo que se hace es comprar los datos entre sí para detectar las posibles similitudes. Lo que se pretende es detectar así correlaciones, patrones y asociaciones entre los datos.

Obtención de resultados, análisis y aplicación

En este última fase se deben obtener un conjunto de datos que deben ser interpretados. Si el proceso se ha realizado adecuadamente se obtender una información novedosa y útil que se pueda usar como conocimiento para futuras situaciones.

Obtención de resultados, análisis y aplicación

El data mining tiene multitud de aplicaciones. Por ejemplo, resulta especialmente útil en entadidades financieras para la detección de fraudes. En este caso la minería de datos también se usa para detectar las posibles desviaciones presentes en los datos que representan anomalías en su comportamiento normal.

Una de sus aplicaciones más importantes se encuentran en el ámbito del marketing y las ventas. Se pueden detectar patrones en el comportamiento de los consumidores que se pueden usar para el desarrollo de campañas más personalizadas y mejor segmentadas.

También se puede usar para fidelizar ya que analiza el comportamiento de los clientes para detectar sus intereses y ofrecerles una mejor experiencia.

La minería de datos también cuenta con aplicaciones en salud ya que se puede usar para realizar diagnósticos más precisos en base a la información del paciente. También resulta útil para pronosticar la aparición de enfermedades en sectores de población lo que permite una gestión óptima de los recursos sanitarios.

Esto son solo algunos ejemplos. Las aplicaciones del data minig son interminables y resulta esencial para convertir la información en conocimiento útil para las empresas. Por este motivo se ha convertido en un proceso esencial que demanda un perfil profesional concreto que ahora tiene una gran salida profesional.